Autor: a16z crypto
Compilación: Deep Tide TechFlow
Título original: a16z: Tres grandes tendencias de la inteligencia artificial en 2026
Este año, la IA asumirá más tareas de investigación sustanciales
Como economista matemático, a principios de enero de 2025, me resultaba difícil hacer que los modelos de IA de consumo general entendieran mi flujo de trabajo; sin embargo, para noviembre de 2025, ya podía dar instrucciones abstractas a los modelos de IA como si se las diera a un estudiante de doctorado... y a veces incluso devolvían respuestas novedosas y correctas. Además de mi experiencia personal, la IA se está aplicando más ampliamente en el campo de la investigación, especialmente en el razonamiento. Estos modelos no solo ayudan directamente en el proceso de descubrimiento, sino que también pueden resolver de forma autónoma problemas difíciles como los del Putnam (quizás el examen de matemáticas universitario más difícil del mundo).
Todavía no está claro en qué áreas esta asistencia de investigación será de mayor ayuda ni cómo se implementará exactamente. Pero anticipo que este año la investigación en IA impulsará y recompensará un nuevo estilo de investigación "generalista": un estilo que se centra más en concebir las relaciones entre diversas ideas y puede inferir rápidamente a partir de respuestas más hipotéticas.
Estas respuestas pueden no ser completamente precisas, pero aún así pueden guiar la investigación en la dirección correcta (al menos bajo cierta estructura topológica). Irónicamente, es un poco como aprovechar el poder de las "alucinaciones" del modelo: cuando el modelo es "lo suficientemente inteligente", darle espacio abstracto para estimular el pensamiento puede aún generar algunos resultados sin sentido, pero a veces también conducir a descubrimientos innovadores, al igual que los humanos pueden ser más creativos cuando no trabajan de manera lineal o con direcciones explícitas.
Razonar de esta manera requiere un nuevo estilo de flujo de trabajo de IA, no solo una simple interacción de "agente a agente", sino un modo de colaboración complejo de "agentes anidados". En este modo, modelos de diferentes niveles ayudan al investigador a evaluar los esquemas de los modelos iniciales y gradualmente refinan lo esencial. Yo mismo ya uso este método para redactar artículos, mientras que otros lo utilizan para realizar búsquedas de patentes, inventar nuevas formas de obras artísticas e incluso (lamentablemente) descubrir nuevos métodos de ataque a contratos inteligentes.
Sin embargo, para operar estas combinaciones de agentes de razonamiento anidados con fines de investigación, aún se necesita una mejor interoperabilidad entre modelos y un método para identificar y compensar adecuadamente la contribución de cada modelo, problemas que la tecnología blockchain quizás pueda ayudar a resolver.
——Scott Kominers(@skominers), miembro del equipo de investigación de cifrado de a16z, profesor de Harvard Business School
De "Conozca a su Cliente" (KYC) a "Conozca a su Agente" (KYA): El cambio en la verificación de identidad
El cuello de botella de la economía de agentes está pasando de la inteligencia a la autenticación de identidad. En el sector de servicios financieros, el número de "identidades no humanas" ahora supera en 96 veces al de empleados humanos; sin embargo, estas "identidades" siguen siendo "fantasmas" que no pueden acceder a servicios bancarios.
La infraestructura clave que falta aquí es "Conozca a su Agente" (KYA, Know Your Agent). Así como los humanos necesitan puntajes crediticios para obtener préstamos, los agentes necesitan credenciales firmadas criptográficamente para realizar transacciones; estas credenciales vinculan al agente con su principal, sus restricciones y su responsabilidad. Hasta que se establezca esta infraestructura, los comerciantes continuarán bloqueando a estos agentes en el firewall.
La industria que construyó la infraestructura KYC (Conozca a su Cliente) en las últimas décadas, ahora tiene solo unos meses para investigar cómo implementar KYA.
——Sean Neville(@psneville), cofundador de Circle, arquitecto de USDC; CEO de Catena Labs
Resolviendo el problema del "impuesto invisible" de las redes abiertas: El desafío económico de la era de la IA
El auge de los agentes de IA está imponiendo un "impuesto invisible" a las redes abiertas, perturbando fundamentalmente sus bases económicas. Esta perturbación surge de la creciente disparidad entre la "capa de contexto" (Context layer) y la "capa de ejecución" (Execution layer) de Internet: actualmente, los agentes de IA extraen datos de sitios web que dependen de publicidad (capa de contexto) para brindar conveniencia a los usuarios, mientras evitan sistemáticamente las fuentes de ingresos que sostienen el contenido (como publicidad y suscripciones).
Para prevenir la decadencia gradual de las redes abiertas (y proteger el contenido diverso que alimenta a la IA), necesitamos desplegar a gran escala soluciones técnicas y económicas. Estas soluciones podrían incluir modelos de contenido patrocinado de próxima generación, sistemas de microatribución u otros nuevos modelos de financiamiento. Sin embargo, los protocolos de licencias de IA existentes ya han demostrado ser financieramente insostenibles, ya que a menudo solo compensan una pequeña parte de los ingresos perdidos por los proveedores de contenido debido a la desviación del tráfico hacia la IA.
La red necesita urgentemente un nuevo modelo tecno-económico que permita que el valor fluya automáticamente. El cambio clave en el próximo año será pasar de modelos de licencias estáticos a mecanismos de compensación basados en el uso en tiempo real. Esto significa probar y escalar sistemas relevantes, posiblemente utilizando nanopagos (nanopayments) respaldados por blockchain y estándares complejos de atribución, para recompensar automáticamente a cada entidad que contribuya con información para que un agente de IA complete una tarea con éxito.
——Liz Harkavy(@liz_harkavy), equipo de inversión en cifrado de a16z
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